Я не понимаю, как выполняется настройка параметров в Azure Machine Learning?

Question

В лазурном мл, если мы выберем алгоритм поезда (для примера «Логическая регрессия двух классов»), мы можем затем иметь набор параметров для выполнения развертки параметров во время обучения. Но как я могу узнать, как они изменяют значения параметров в обучение?

Answer 1

В Azure ML Studio перейдите к Experiments -> Samples и найдите «Эксперимент параметров параметрирования параметров: Sweep parameters». Этот пример показывает, как работает подметание параметров. В основном:

1. В модуле алгоритма («Two-Class Support Vector Machine»), установите «Создать режим тренера» на «Параметр Range» и укажите диапазон параметров, которые вы хотите, чтобы нестись. Это может быть либо минимальный, либо максимальный диапазон, либо разделяемый запятой список значений, таких как 1,2,4,8.
2. В Hyperparameters модели Tune укажите масштабную стратегию «Целая сетка» (дорогая), «Случайная развертка» (случайные точки в пределах мин, макс. Диапазон) или «Случайная сетка» (случайная выборка точек из сетки).
3. Левый выход Tune Model Hyperparameters должен отображать таблицу показателей для каждой комбинации параметров, которые были охвачены. Правильный вывод должен содержать лучшую модель с учетом выбранной вами метрики.

Надеется, что это помогает,

Роопе